####################################################################################################################################################
# Script: Orgaandonorschap en sociale cohesie                                                                                                      #
# Floris Peters & Hans Schmeets                                                                                                                    #
# Published in H. Schmeets (Ed.), Sociale samenhang: wat ons bindt en verdeelt Cenraal Bureau voor de Statistiek: 183-193. ISBN: 978-90-357-1618-6 #                          
####################################################################################################################################################


################
# Introduction #
################

# This file provides the syntax used to create all the tables and figures in the paper. 
# The dataset contains sensitive, micro level information. As such, for privacy reasons the data is only available to individuals employed at or affiliated to Statistics Netherlands. 
# The dataset can be found at the following location on the network of Statistics Netherlands: \\cbsp.nl\Productie\Projecten\SAL\209253UM_FP_SEC1\Werk\Floris\PhD\CBS_organ_donation 

#######################################################################################################################
#######################################################################################################################

#############
# Variables #
#############

# REGISTRATIE
# (Donor registratie categorie)
# [1] Toestemming;
# [2] Toestemming met donatiebeperking;
# [3] Geen toestemming;
# [4] Nabestaanden beslissen;
# [5] Aangewezen persoon beslist;
# [6] Niet in donorregister

# DONOR
# (Registratie 'toestemming' of 'toestemming met donatiebeperking')
# [0] No; 
# [1] Yes

# GESLACHT
# [1] Man; 
# [2] Vrouw

# LEEFTIJD 
# (Leeftijd in categorie�n) 
# [1] 15-37 jaar; 
# [2] 18-24 jaar; 
# [3] 25-34 jaar; 
# [4] 35-44 jaar; 
# [5] 45-54 jaar; 
# [6] 55-64 jaar; 
# [7] 65-74 jaar; 
# [8] 75+ jaar

# HERKOMST 
# (Herkomstland/regio van persoon met een migratieachtergrond) 
# [1] Autochtoon; 
# [2] Marokko;
# [3] Turkije;
# [4] Suriname;
# [5] Nederlandse Antillen en Aruba;
# [6] Overige niet-westerse allochtonen; 
# [7] Westerse allochtonen 

# OPLEIDINGSNIVEAU 
# (Hoogst behaalde opleidingsniveau) 
# [1] Laag; 
# [2] Middelbaar;
# [3] Hoog

# GELOOF 
# (Religieuze denominatie) 
# [1] Geen gezindte; 
# [2] Rooms-katholiek;
# [3] Hervormd;
# [4] Gereformeerd;
# [5] PKN;
# [6] Islam;
# [7] Joods;
# [8] Hindoe;
# [9] Boedhist;
# [10] Anders

# RELIGIBEUZE_PRAKTIJK 
# (Bezoek religieuze diensten) 
# [0] Minder dan een keer per maand; 
# [1] Minstends een keer per maand

#######################################################################################################################
#######################################################################################################################


#laad packages
library(ggplot2)
library(MASS)
library(dotwhisker)
library(dplyr)
library(lattice)
library(gridExtra)
library(grid)

#laad dataset
data_donor <- read.csv(file.choose(),header=T,sep=";")


################     
# Tabel 14.3.1 #
################      

#beschrijvende statistieken
prop.table(table(data_donor$GESLACHT,data_donor$REGISTRATIE),1)
prop.table(table(data_donor$LEEFTIJD,data_donor$REGISTRATIE),1)
prop.table(table(data_donor$HERKOMST,data_donor$REGISTRATIE),1)
prop.table(table(data_donor$OPLEIDINGSNIVEAU,data_donor$REGISTRATIE),1)
prop.table(table(data_donor$GELOOF,data_donor$REGISTRATIE),1)
prop.table(table(data_donor$RELIGIEUZE_PRAKTIJK,data_donor$REGISTRATIE),1)
prop.table(data_donor$REGISTRATIE)


#################     
# Figuur 14.3.2 #
#################  

ggplot(data_donor_figure14_3_2, aes(fill=REGISTRATIE, y=RATE, x=GELOOF)) + 
  geom_bar(position="fill", stat="identity") +
  coord_flip()


################     
# Tabel 14.3.3 #
################ 

#logistische regressie
result_14.3.3 <- glm(DONOR ~ GESLACHT + as.factor(LEEFTIJD) + as.factor(HERKOMST) + as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) +
                     as.factor(GELOOF) + RELIGIEUZE_PRAKTIJK, data = data_donor, family = "binomial")
